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CROSS-MODALITY NEURAL NETWORK TRANSFORM FOR SEMI-AUTOMATIC MEDICAL IMAGE ANNOTATION

机译:跨模态神经网络用于半自动医学图像标注的转换

摘要

A cross-modality neural network transform for semi-automatic medical image annotation is provided. In various embodiments, an input medical image is mapped to a first vector in a text vector space. The first vector corresponds to the features of the medical image. A set of predetermined vectors is searched for a closest one of the predetermined vectors to the first vector. From the closest one of the predetermined vectors, one or more keywords is determined describing the input medical image.
机译:提供了一种用于半自动医学图像标注的跨模态神经网络变换。在各种实施例中,输入医学图像被映射到文本向量空间中的第一向量。第一矢量对应于医学图像的特征。在一组预定向量中搜索与第一向量最接近的预定向量。根据预定向量中最接近的一个,确定描述输入医学图像的一个或多个关键字。

著录项

  • 公开/公告号US2018108124A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-04-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 INTERNATIONAL BUSINESS MACHINES CORPORATION;

    申请/专利号US201615294289

  • 发明设计人 YUFAN GUO;MEHDI MORADI;

    申请日2016-10-14

  • 分类号G06T7/00;G06T11/60;G06N3/04;G06N3/08;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:04:54

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